JP5912125B2 - ウェブベース材料における不均一性の高速処理と検出 - Google Patents
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Description
本出願は、米国特許仮出願第61/413,250号(2010年11月12日出願)の利益を請求し、この開示内容全体は本明細書に参照により組み込まれる。
本発明は、移動するウェブを検査するためのコンピュータシステムなど、自動検査システムに関する。
Claims (9)
- ウェブ材料の製造時にこのウェブ材料をリアルタイムで検査し、不均一性欠陥の深刻度を計算するための方法であって、
ウェブ材料製造中に捕獲された画像をオンラインコンピュータ検査システムで受領する工程と、
前記検査システムで前記画像を処理して、第1の特徴セットを抽出する工程と、
モデルを用いて前記検査システムで前記第1の特徴セットを処理して、このモデルに従って前記画像から抽出する第2の特徴セットを動的に選択する工程と、
前記第2の特徴セットが前記画像から抽出される場合に、前記不均一性欠陥に関して前記画像を誤分類するコストの削減予想額を前記モデルに従って判定する工程と、
前記コストの削減予想額が閾値を超える場合、前記検査システムで前記画像を処理して前記第2の特徴セットを抽出する工程と、
前記画像から抽出した前記第1の特徴セット及び前記第2の特徴セットを用いて、前記検査システムで前記ウェブ材料の不均一性欠陥の深刻度レベルを計算する工程と、
を含み、前記モデルが、抽出する前記第2の特徴セット及び前記画像から抽出する任意の追加の特徴セットの選択を制御するための1つ以上の動的トリガーの連鎖を定義するマルコフモデルを含む、方法。 - 一群の分類子を指定する現在の状態ベクトルを定義する工程と、
少なくとも1つの前記第1の特徴セットによってパラメーター化された条件付き分布を用いて前記現在の状態ベクトルに基づいて将来の状態ベクトルの予測を計算する工程であって、この条件付き分布が前記マルコフモデルの動的トリガーの遷移関数を示す、工程と、
前記計算された遷移関数に基づいて特徴セット全体から前記第2の特徴セットを動的に選択する工程と、
を更に含み、前記第2の特徴セットを動的に選択する工程が、前記第2の特徴セットを選択して、前記特徴セット全体のいずれかを選択することに伴う総予測コストを最小化することを含む、
請求項1に記載の方法。 - ウェブ材料の製造時にこのウェブ材料をリアルタイムで検査し、不均一性欠陥の深刻度を計算するためのオンラインコンピュータ検査システムであって、
画像からどの特徴をリアルタイムで抽出するかを選択するための動的トリガーの連鎖を定義するモデルを記憶するメモリと、
現在製造中の製造されたウェブ材料から捕獲されたサンプル画像を処理して、第1の特徴セットを抽出するソフトウェアを実行するコンピュータと、
を含み、前記ソフトウェアが前記モデルを適用して、抽出された特徴が定義済みの信頼度内で前記ウェブ材料の不均一性欠陥の深刻度レベルを計算するのに十分になるまで、前記サンプル画像から抽出する追加の特徴セットの選択を繰り返し動的にトリガーする、検査システム。 - 前記ソフトウェアが前記モデルを適用して、前記新しい画像から抽出する第2の特徴セットの選択をトリガーし、
トリガーされると、前記ソフトウェアが、前記画像から抽出された前記第1の特徴セットに基づいて、特徴セット全体から前記第2の特徴セットを動的に選択し、
前記ソフトウェアが前記サンプル画像を処理して、前記画像から前記第2の特徴セットを抽出し、前記第1の特徴セット及び前記第2の特徴セットに基づいて前記不均一性欠陥の深刻度レベルを計算する、
請求項3に記載の検査システム。 - 前記モデルがマルコフモデルを含む、請求項3に記載の検査システム。
- 前記モデルの各トリガーに対して、前記ソフトウェアが一群の分類子を指定する現在の状態ベクトルを定義し、前記サンプル画像から既に抽出された少なくとも1つの特徴によってパラメーター化された条件付き分布を用いて、前記現在の状態ベクトルに基づいて将来の状態ベクトルの予測を計算し、この条件付き分布が前記モデルの前記それぞれのトリガーの遷移関数を示し、
前記モデルの各トリガーに対して、前記ソフトウェアが、前記計算された遷移関数に基づいて抽出する追加の特徴セットを動的に選択する、
請求項3に記載の検査システム。 - 前記各トリガーに対して、前記ソフトウェアが、前記不均一性欠陥の深刻度レベルの計算に伴う総予測コストを最小化する追加の特徴セットを動的に選択する、請求項6に記載の検査システム。
- 前記深刻度レベルをユーザーに出力するためのユーザーインターフェースを更に含む、請求項3に記載の検査システム。
- 前記検査システム内に統合されたパイプライン型グラフィック処理ユニット(GPU)を更に含み、前記動的トリガーのそれぞれにおいて前記GPUを繰り返し起動して前記サンプル画像を処理し、同時に前記特徴を抽出するように前記ソフトウェアが設定されている、請求項3に記載の検査システム。
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